电梯零速停靠的RBF神经网络预测算法

针对电梯运行过程中存在爬行距离的问题,提出了基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的爬行距离预测模型.将预测的爬行距离增加到电梯速度曲线的匀速段,实现减小或消除爬行距离的目的,从而实现电梯的零速停靠.从电梯运行现场采集大量的原始数据,建立RBF神经网络预测模型,与BP(Back Propagation)预测方法进行仿真比较,结果表明RBF神经网络具有更好的预测效果.给出了应用零速停靠RBF预测算法前后电梯运行的速度曲线,爬行距离减小或消除,电梯的运行时间变短,实现了节能.     

数控加工三维场景几何建模技术研究

讨论了基于构件技术的数控加工三维场景建模技术,并以OpenGL和Visual C++6.0为开发平台,开发出一个基于STL文件格式的建模系统.     

膨胀聚苯板外墙外保温工程施工质量问题分析及控制

结合工程实例,阐述了膨胀聚苯板外墙保温工程施工中的质量控制措施及控制要点.     

基于免疫原理的恶意软件检测模型*

针对恶意软件检测尤其是未知恶意软件检测的不足,提出一种基于免疫原理的恶意软件检测模型,该模型采用程序运行时产生的IRP请求序列作为抗原,定义系统中的正常程序为自体,恶意程序为非自体,通过选定数量的抗体,采用人工免疫原理对非自体进行识别。实验结果表明,此模型在恶意软件的检测方面具有较高的准确率,且误报和漏报率较低,是一种有效的恶意软件检测方法。     

Ad hoc网络时钟同步研究*

为解决时钟同步方案存在依赖特殊节点以及算法精度不高等问题,在组网过程与自组网互同步相结合的基础上,完成网络节点的时钟同步,并通过测量网络延迟以提高同步精度.方案在一跳场景下验证,可将误差维持在15μs左右,提高了同步精度,并且本方案不需要特殊节点,各个节点只需要收到一个同步帧就可以自发地调整时钟,同步帧的开销小、实现简单,适用于多跳和灵活易变的Ad hoc网络.     

基于多分辨率奇异值分解的图像融合

提出一种新的基于多分辨率奇异值分解（ MSVD）图像融合算法。算法对源图像进行MSVD处理,使其分解为互不相关的平滑和细节分量,并对平滑分量进行多层次的分解与处理。类似于小波变换,多分辨率奇异值分解的基本思想是在平滑分量的每一层上用奇异值分解（ SVD）来取代滤波,最终利用融合规则对图像进行MSVD融合。利用5种评价算子来评价算法,得到的融合效果很好。与基于小波分解的算法相比,算法计算简单、实时性突出,对复杂、高像素图像处理更简单方便。     

Implementing optimized pairings with elliptic nets

In this paper,we use elliptic nets to implement the optimized Ate pairings and optimal pairings on the Barreto-Naehrig curves with embedding degree 12.In order to do the arithmetic of elliptic curves over finite fields with elliptic nets,we first give some basic properties of elliptic nets associated to elliptic curves over finite fields and the expression of Miller function in terms of elliptic nets.Then we give formulae to compute some optimized pairings with elliptic nets,which is a new method to implement pairings.This method with elliptic nets has time complexity comparable to Miller’s algorithm and it can be optimized.     

轧钢冷床上卸钢系统改造

介绍运用变频、PLC、液压技术对轧钢冷床上卸钢系统进行改造。     

面向动用计划的车辆装备备件预测研究

针对动用计划下的车辆装备备件的消耗特点,研究了车辆装备维修备件消耗量和库存控制两个预测优化问题。考虑动用计划期内车辆装备的预防性维修和修复性维修,实现定时定程维修和自然随机故障维修下装备维修备件的消耗量的预测。在此基础上,根据备件库存检查方式的特点,建立基于定期检查策略的联合补货库存控制模型,根据模型的结构特点确定决策变量界限,并利用多类种群位置更新方式改进了果蝇优化算法。仿真结果表明,改进的果蝇优化算法具有良好的求解效率,本文所提出的优化方法可为车辆维修保障资源优化提供决策依据。     

网络中多节点故障定位的探测路径选择算法

针对现有故障定位技术不能满足多节点故障定位的要求,尤其当网络中存在大量故障节点时,提出了一种基于主动探测的探测路径选择算法。该算法主要包括用于故障检测的贪婪路径选择算法和用于故障定位的禁忌链路搜索算法。在故障检测阶段,使用贪婪路径选择算法迭代地选择具有最小权重的探测路径覆盖网络中的节点。在故障定位阶段,使用禁忌链路搜索算法多次生成候选路径集以选择最合适的探测路径来解决多节点故障定位问题。在随机网络拓扑和真实网络拓扑上的仿真结果表明,与现有的节点故障定位算法相比,探测路径选择算法具有更高的成功定位率和更低的探测成本。